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Enregistrement W2156136085 · doi:10.1177/0733464812440042

Effect of an Interdisciplinary Educational Program on Antipsychotic Prescribing Among Residents With Dementia in Two Long-Term Care Centers

2012· article· en· W2156136085 sur OpenAlexafffundabout
Johanne Monette, M. Monette, Nadia Sourial, Alain C. Vandal, Christina Wolfson, Nathalie Champoux, John Fletcher, Maryse Savoie

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalSte. Anne's HospitalRoyal Victoria HospitalMcGill University Health CentreRoyal Victoria Regional Health CentreJewish General Hospital
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalMcGill UniversityU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésDementiaAntipsychoticLogistic regressionMedicineLong-term careOddsOdds ratioCenter (category theory)PsychiatryGerontologyFamily medicineSchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of an educational program on antipsychotic prescribing was assessed in two Canadian long-term care centers (LTCC). In each center (Center A residents, n = 258 and Center B residents, n = 191, with dementia at program inception), the rate of change in the odds of using antipsychotics in residents was estimated using mixed-effects logistic regression during a 6-month program period and a 4-month postprogram period, with baseline proportions of use estimated during the 6 months prior to the program. Preprogram proportions of antipsychotic use were 41.6% and 46.2%, respectively. Antipsychotic use decreased during the program in both centers: (odds ratio with 95% CI: 0.943 per week [0.921, 0.965] and 0.969 per week [0.944, 0.994], respectively). During the postprogram period, antipsychotic use increased in Center A (1.039 per week [1.007, 1.072]) but decreased progressively in Center B. The study results suggest the need to implement an ongoing educational program in LTCC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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